SAS和R模拟AR和ARMA参数不一致的问题

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现在正在自学时间序列分析，用的是王燕那本。在书中P81页，

用R模拟（例3.9续）ARMA出问题了，书上采用的方法是，条件最小二乘估计，得出的模型是：
xt=0.003+0.407xt-1+et-0.9et-1，用SAS模拟一致
我的R程序是：
x<-scan('G:/例3.9.txt')

arima(x,order=c(1,0,1),method=c('CSS'))###order=c(1,0,1)是用ARMA(1,1)模型，CSS是用条件最下二乘估计

得出的系数是：常数项是-0.0178，AR系数项是0.9515，MA系数项是-0.5748
相差很多了，问问各位，这是怎么回事？？谁对？？
下面给出具体程序，数据
例3.9数据和R程序.zip (378 Bytes) 本附件包括：

• 例3.9续数据.txt
• 例3.9 R程序.txt

2011-8-13 13:05:40 上传

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关键词：SAS和R ARMA RMA ARM 最小二乘估计 程序 模型

以前遇到过，用spss与sas也不一致，检测异常值的类型也不一致。

问一下，什么叫异常值的类型不一致？？兄弟，菜鸟

这个很正常，R连最基本的pearson相关系数都计算有问题，我最后看了源代码，是代码的出错了，

爱萌 发表于 2011-8-14 20:16
这个很正常，R连最基本的pearson相关系数都计算有问题，我最后看了源代码，是代码的出错了，

谢谢！前面那些AR，MA模型拟合的还行，就是常数项不一样，ARMA拟合的完全不一样，呵呵

kutuomonk 发表于 2011-8-13 18:04
以前遇到过，用spss与sas也不一致，检测异常值的类型也不一致。

问一下，什么叫异常值的类型不一致？？用spss怎么做呢？？
兄弟，菜鸟

爱萌 发表于 2011-8-14 20:16
这个很正常，R连最基本的pearson相关系数都计算有问题，我最后看了源代码，是代码的出错了，

问一下，是不是以前的问题？？我用了两组数据算了一下是对的啊，用的是cor命令